检索结果-南通市图书馆

作者：管士瑶吉林大学

学位级别：硕士

本研究由吉林省科技项目(20200502002NC)资助。油莎豆(Cyperus esculentus)的营养价值很高,含有人体所需的18种氨基酸,是近年来的研究热点。本文以油莎豆蛋白为原料,采用酶解的方法,通过单因素及正交实验,得到油莎豆蛋白抗氧化肽的最佳... 详细信息

本研究由吉林省科技项目(20200502002NC)资助。油莎豆(Cyperus esculentus)的营养价值很高,含有人体所需的18种氨基酸,是近年来的研究热点。本文以油莎豆蛋白为原料,采用酶解的方法,通过单因素及正交实验,得到油莎豆蛋白抗氧化肽的最佳提取工艺,并对其进行分离及鉴定;建立体外细胞炎症模型,考察油莎豆蛋白抗氧化肽(CEPPs)的抗炎活性;通过网络药理学及分子对接,初步探究油莎豆蛋白抗氧化肽的抗炎机制。研究内容及结果如下:(1)油莎豆蛋白抗氧化肽的制备。以油莎豆蛋白为原料,以DPPH自由基清除率和水解度为指标,通过单因素及正交实验优化获得制备油莎豆蛋白抗氧化肽的最佳工艺参数。结果表明,采用碱性蛋白酶,在酶解时间2.5 h,加酶量7000 U/g,p H 11,温度50℃,底物浓度4%的条件下,油莎豆蛋白的水解度为(19.39±0.33)%,DPPH自由基清除率为(58.20±0.50)%。(2)油莎豆蛋白抗氧化肽的分离及鉴定。采用超滤技术,将经碱性蛋白酶水解后得到的油莎豆蛋白抗氧化肽溶液分别通过200 Da、3 k Da和10 k Da的超滤膜,分离后得到三个组分:CEPPs-1(分子量>10 k Da)、CEPPs-2(分子量3-10 k Da)及CEPPs-3(分子量200 Da-3 k Da),分别考察其抗氧化活性,结果表明,CEPPs-3组分具有最强的DPPH及ABTS自由基清除活性;对组分CEPPs-3进行结构鉴定,鉴定出22条肽;通过NCBI数据库及文献查询,依据具有抗炎活性的肽疏水性氨基酸含量高的原理,筛选出12条具有抗炎活性潜力的肽,其序列分别为SINPDLM(Ser-Ile-Asn-Pro-Asp-Leu-Met)、AGEMVEF(Ala-Gly-Glu-Met-Val-Glu-Phe)、SIVDVPA(Ser-Ile-Val-Asp-Val-Pro-Ala)、VDSLVPI(Val-Asp-Ser-Leu-Val-Pro-Ile)、VGGIPI(Val-Gly-Gly-Ile-Pro-Ile)、AKPAVPL(Ala-Lys-Pro-Ala-Val-Pro-Leu)、ALGIPI(Ala-Leu-Gly-Ile-Pro-Ile)、FEPLPI(Phe-Glu-Pro-Leu-Pro-Ile)、GIPIGIG(Gly-Ile-Pro-Ile-Gly-Ile-Gly)、IDIPVSN(Ile-Asp-Ile-Pro-Val-Ser-Asn)、LIDIPVS(Leu-Ile-Asp-Ile-Pro-Val-Ser)和LETELF(Leu-Glu-Thr-Glu-Leu-Phe)。(3)油莎豆抗炎活性肽的筛选。合成12条具有抗炎活性潜力的油莎豆蛋白抗氧化肽;建立脂多糖(LPS)诱导的RAW264.7巨噬细胞炎症模型,分别探究12条合成肽的抗炎活性。结果表明,CEPPs-3组分以及12条合成肽在无明显毒性的浓度范围内(50-150μg/m L),均能有效降低炎症细胞NO的释放量;其中组分CEPPs-3、合成肽ALGIPI(Ala-Leu-Gly-Ile-Pro-Ile)及FEPLPI(Phe-Glu-Pro-Leu-Pro-Ile)能够显著降低NO的释放量,并能够降低巨噬细胞炎症因子TNF-α,IL-6和IL-1β的分泌水平,可以调节免疫,防止过度炎症损伤。(4)基于网络药理学及分子对接技术探究油莎豆蛋白抗氧化肽的抗炎机制。通过Pharm Mapper数据库获得ALGIPI、FEPLPI及CEPPs-3的潜在抗炎作用靶点,靶点数量分别为87个、82个和227个;通过Gene Cards和OMIM数据库获得炎症相关疾病的靶点,共1950个;利用Venny 2.1得到ALGIPI、FEPLPI及CEPPs-3与炎症疾病的关键靶点集,数量分别为50个、53个和110个;利用STRING构建蛋白-蛋白相互作用网络,结果表明,ALGIPI、FEPLPI及CEPPs-3与炎症疾病相互作用的关键靶点有白蛋白(ALB)、半胱氨酸-天冬氨酸蛋白酶(CASP3)、过氧化物酶增殖物激活受体γ(PPARG)、表皮生长因子受体(EGFR)、雌激素受体1(ESR1)、纤维连接蛋白1(FN1)等;通过Cytoscape构建CEPPs-3中的24条肽与交集靶点之间的网络模型,结果表明肽基脯氨酰异构酶A(PPIA)、丁酰胆碱酯酶(BCHE)、葡萄糖脑苷脂酶(GBA1)是网络中最关键的靶点。利用Metascape对关键靶点进行GO与KEGG富集分析,探究关键靶点的分子功能、细胞成分、参与的生物过程及涉及到的信号通路,结果表明,关键靶点的分子功能主要涉及内肽酶活性(endopeptidase activity),肽酶活性

关键词：油莎豆蛋白抗氧化肽分离纯化肽序列鉴定抗炎活性网络药理学分子对接

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乳蛋白酶解产物呈味肽序列的研究

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食品科学 2010年第7期31卷 140-145页

作者：王蓓许时婴江南大学食品学院食品科学与技术国家重点实验室江苏无锡214122

能够引起味觉浓厚感的物质命名为"kokumi"类物质。通过对乳蛋白酶解得到的水提产物经凝胶柱Sephadex G-15进行分离,得到6个主要组分分离峰(分别命名为P1、P2、P3、P4、P5和P6)。将6个组分分别收集冻干后进行感官评定,选择浓厚感(kokumi... 详细信息

能够引起味觉浓厚感的物质命名为"kokumi"类物质。通过对乳蛋白酶解得到的水提产物经凝胶柱Sephadex G-15进行分离,得到6个主要组分分离峰(分别命名为P1、P2、P3、P4、P5和P6)。将6个组分分别收集冻干后进行感官评定,选择浓厚感(kokumi)强度最大的P4组分利用反向高效液相色谱(RP-HPLC)进行进一步分离。最后利用基质辅助激光解析电离飞行时间质谱(MALDI-TOF-MS)对RP-HPLC分离得到组分P4中主要呈味肽序列进行测定,分析鉴定得到11个主要由8～9个氨基酸残基组成的肽链,其中大部分肽链来自于β-酪蛋白的酶解产物,并且鉴定得到肽链序列中Glu和Cys的含量较高,与kokumi类呈味肽类物质组分的研究报道相符。

关键词：乳蛋白酶解呈味肽浓厚感滋味肽序列鉴定

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基于多头注意力机制和残差神经网络的肽谱匹配打分算法

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计算机应用 2020年第6期40卷 1830-1836页

作者：闵鑫王海鹏牟长宁山东理工大学计算机科学与技术学院山东淄博255000

肽谱匹配打分算法在肽序列鉴定的过程中起着关键性作用,而传统的打分算法无法充分有效地利用肽碎裂规律进行打分。针对这一问题提出了一种结合肽序列信息表征的多分类概率和式打分算法deepScore-α,该算法不需要考虑全局信息进行二次打... 详细信息

肽谱匹配打分算法在肽序列鉴定的过程中起着关键性作用,而传统的打分算法无法充分有效地利用肽碎裂规律进行打分。针对这一问题提出了一种结合肽序列信息表征的多分类概率和式打分算法deepScore-α,该算法不需要考虑全局信息进行二次打分,不存在理论质谱与实验质谱相似度计算方法的限制。deepScore-α使用一维残差网络对序列底层信息进行抽取,再通过多头注意力机制融合序列不同肽键位点对当前肽键位点断裂产生的影响从而生成最终的碎片离子相对强度分布概率矩阵,结合肽序列碎片离子的实际相对强度计算出最终的肽谱匹配得分。该算法与常用开源鉴定工具Comet以及MSGF+进行了比较:在人类蛋白组数据集上错误发现率(FDR)为0.01时,deepScore-α保留的肽序列数量提升了约14%,Top1命中率(正确肽序列在得分最高的谱图所占比例)最大提升约5个百分点。使用人类蛋白组数据集训练的模型在ProteomeTools2数据集上进行泛化性能测试,结果表明,在FDR为0.01的条件下deepScore-α保留的肽序列数量提升了约7%,Top1命中率提升了约5个百分点,Top1中来自Decoy库的鉴定结果减少约60%。实验结果证明,deepScore-α在较低FDR值情况下保留更多的肽序列并提升Top1的命中率,且具有较好的泛化性能。

关键词：打分算法肽序列鉴定注意力机制残差网络多分类概率和

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基于序列模型的肽序列可信度评估

基于序列模型的肽序列可信度评估

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作者：闵鑫山东理工大学

学位级别：硕士

在肽序列鉴定过程中对候选肽序列与实验串联质谱匹配对(肽谱匹配对)进行评估打分是非常关键的一步,准确有效的可信度评估算法能提高肽序列鉴定的准确度。传统的打分算法通常利用预测出的理论质谱谱图与实验质谱谱图的相似度分数进行分... 详细信息

在肽序列鉴定过程中对候选肽序列与实验串联质谱匹配对(肽谱匹配对)进行评估打分是非常关键的一步,准确有效的可信度评估算法能提高肽序列鉴定的准确度。传统的打分算法通常利用预测出的理论质谱谱图与实验质谱谱图的相似度分数进行分数计算,无法充分有效地利用肽碎裂规律。本文针对这一问题提出了一种结合肽序列信息表征的多分类概率和式可信度评估算法:deep Score-α。deep Score-α使用一维残差网络对序列底层信息进行抽取,再通过多头注意力机制融合序列不同肽键位点对当前肽键断裂位点产生的影响从而生成最终的碎片离子相对强度分布概率矩阵,结合肽序列碎片离子的实际相对强度计算出最终的肽谱匹配可信度。该算法从常用开源鉴定工具Comet以及MSGF+的鉴定结果中提取候选肽序列进行重新打分并与原有结果进行了比较:deep Score-α在人类蛋白组数据集中FDR=0.01时保留的肽序列数量相较于Comet和MSGF+提升了约14%,Top1命中率(正确肽序列得分最高的谱图所占比例)最大提升约5%。使用人类蛋白组数据集训练的模型在Proteome Tools2数据集上进行泛化性能测试,deep Score-α在FDR=0.01条件下保留的肽序列相较于Comet和MSGF+提升了约7%,Top1命中率提升约5%,Top1中来自Decoy库的鉴定结果减少约60%。实验结果证明,deep Score-α在FDR=0.01的情况下保留更多的肽序列并提升Top1的命中率,且具有较好的泛化性能。deep Score-α形成了对应的肽序列可信度计算工具,可以使用该工具直接对Comet以及MSGF+的鉴定结果重新进行可信度计算,按给定FDR阈值输出再次计算分数后的鉴定结果,也可自定义质谱对应的候选肽输入软件工具进行可信度计算。此外,该软件工具也提供了FDR分析功能,协助确定更有效的FDR阈值对鉴定结果进行过滤。

关键词：肽序列鉴定可信度评估注意力机制残差网络

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